# Событие посвященное выходу 2 части курса[[part-2-release-event]]

В связи с выходом второй части курса мы организовали живую встречу с двумя днями выступлений перед спринтом по доработке. Если вы пропустили это мероприятие, вы можете просмотреть все выступления, которые перечислены ниже!

## День 1: Высокоуровневое представление о трансформерах и о том, как их обучать[[day-1-a-high-level-view-of-transformers-and-how-to-train-them]]

**Томас Вульф:** *Трансферное обучение и рождение библиотеки Transformers*

<Youtube id="wCYVeahJES0"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/9eq8oUi.png" alt="A visual summary of Thom's talk" width="80%"/>
</p>

Томас Вольф - соучредитель и главный научный директор компании Hugging Face. Инструменты, созданные Томасом Вольфом и командой Hugging Face, используются более чем в 5 000 исследовательских организаций, включая Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Институт искусственного интеллекта Аллена, а также большинство университетских факультетов. Томас Вольф является инициатором и старшим председателем крупнейшей исследовательской коллаборации, когда-либо существовавшей в области искусственного интеллекта: ["BigScience"](https://bigscience.huggingface.co), а также набора широко используемых [библиотек и инструментов](https://github.com/huggingface/). Томас Вольф также является активным преподавателем, идейным лидером в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка и постоянным приглашенным докладчиком на конференциях по всему миру [https://thomwolf.io](https://thomwolf.io).

**Джей Аламмар:** *Легкое визуальное введение в модели трансформеры*

<Youtube id="VzvG23gmcYU"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/rOZAuE9.png" alt="A visual summary of Jay's talk" width="80%"/>
</p>

Благодаря своему популярному блогу Джей помог миллионам исследователей и инженеров наглядно понять инструменты и концепции машинного обучения - от базовых (заканчивая документами по NumPy, Pandas) до самых современных (Transformers, BERT, GPT-3).

**Маргарет Митчелл:** *О ценностях в разработке ML*

<Youtube id="8j9HRMjh_s8"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/NuIsnY3.png" alt="A visual summary of Margaret's talk" width="80%"/>
</p>

Маргарет Митчелл - исследователь, работающий в области этики ИИ. В настоящее время она занимается вопросами разработки ИИ с учетом этических норм в технологиях. Она опубликовала более 50 работ по генерации естественного языка, ассистивным технологиям, компьютерному зрению и этике ИИ, а также имеет множество патентов в области генерации диалогов и классификации настроений. Ранее она работала в Google AI в качестве штатного научного сотрудника, где основала и возглавила группу Google Ethical AI, которая занималась фундаментальными исследованиями в области этики ИИ и операционализацией этики ИИ внутри Google. До прихода в Google она работала исследователем в Microsoft Research, занимаясь вопросами создания компьютерного зрения и языка, а также была постдокторантом в Университете Джонса Хопкинса, занимаясь байесовским моделированием и извлечением информации. Она получила докторскую степень в области компьютерных наук в Абердинском университете и степень магистра в области вычислительной лингвистики в Вашингтонском университете. В период с 2005 по 2012 год она также работала в области машинного обучения, неврологических расстройств и вспомогательных технологий в Орегонском университете здоровья и науки. Она была инициатором ряда семинаров и инициатив на пересечении многообразия, инклюзивности, компьютерных наук и этики. Ее работа была отмечена наградами министра обороны Эша Картера и Американского фонда поддержки слепых, а также была внедрена несколькими технологическими компаниями. Она любит садоводство, собак и кошек.

**Мэттью Уотсон и Чэнь Цянь:** *Рабочие процессы NLP с Keras*

<Youtube id="gZIP-_2XYMM"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/1vD2az8.png" alt="A visual summary of Matt and Chen's talk" width="80%"/>
</p>

Мэтью Уотсон - инженер по машинному обучению в команде Keras, специализирующийся на высокоуровневых API для моделирования. Он изучал компьютерную графику в бакалавриате и получил степень магистра в Стэнфордском университете. Получив английское образование, он выбрал компьютерную науку, но очень любит работать с разными дисциплинами и делать NLP доступным для широкой аудитории.

Чен Цянь - инженер-программист из команды Keras, специализирующийся на высокоуровневых API для моделирования. Чен получил степень магистра электротехники в Стэнфордском университете и особенно интересуется упрощением имплементации в коде задач ML и крупномасштабным ML проектов.

**Марк Саруфим:** *Как обучить модель с помощью Pytorch*

<Youtube id="KmvPlW2cbIo"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/TPmlkm8.png" alt="A visual summary of Mark's talk" width="80%"/>
</p>

Марк Саруфим - инженер-партнер компании Pytorch, работающий над производственными инструментами OSS, включая TorchServe и Pytorch Enterprise. В прошлом Марк был прикладным ученым и менеджером по продуктам в Graphcore, [yuri.ai](http://yuri.ai/), Microsoft и NASA's JPL. Его главная страсть - сделать программирование более увлекательным.

**Якоб Ушкорейт:** *Не сломалось, так <del>не чини!</del> Давай сломаем)*

<Youtube id="C6jweXYFHSA"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/5dWQeNB.png" alt="A visual summary of Jakob's talk" width="80%"/>
</p>

Якоб Ушкорейт - соучредитель компании Inceptive. Inceptive разрабатывает молекулы РНК для вакцин и терапевтических препаратов, используя крупномасштабное глубокое обучение в тесной связке с результативными экспериментами, с целью сделать лекарства на основе РНК более доступными, эффективными и широко применимыми. Ранее Якоб более десяти лет работал в Google, возглавляя группы исследований и разработок в Google Brain, Research and Search, работая над основами глубокого обучения, компьютерным зрением, пониманием языка и машинным переводом.

## День 2: Инструменты, которые следует использовать[[day-2-the-tools-to-use]]

**Льюис Танстолл:** *Простое обучение с 🤗 Transformers Trainer*

<Youtube id="u--UVvH-LIQ"/>

Льюис - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимающейся разработкой инструментов с открытым исходным кодом и делающий их доступными для широкого круга пользователей. Он также является соавтором книги O'Reilly [Natural Language Processing with Transformers](https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/). Вы можете следовать за ним в Twitter (@_lewtun) для получения советов и рекомендаций по NLP!

**Мэтью Кэрриган:** *Новые функции TensorFlow для 🤗 Transformers и 🤗 Datasets*

<Youtube id="gQUlXp1691w"/>

Мэтт отвечает за поддержку TensorFlow в Transformers и в конечном итоге возглавит переворот против действующей фракции PyTorch, который, вероятно, будет координироваться через его аккаунт в Twitter @carrigmat.

**Лисандр Дебю:** *Hugging Face Hub как средство для совместной работы и обмена проектами по машинному обучению*

<Youtube id="RBw1TmdEZp0"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/TarIPCz.png" alt="A visual summary of Lysandre's talk" width="80%"/>
</p>

Лисандр - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, где он участвует во многих проектах с открытым исходным кодом. Его цель - сделать машинное обучение доступным для всех, разрабатывая мощные инструменты с очень простым API.

**Люсиль Сольнье:** *Получите свой собственный токенизатор с помощью 🤗 Transformers & 🤗 Tokenizers*

<Youtube id="UkNmyTFKriI"/>

Люсиль - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимается разработкой и поддержкой использования инструментов с открытым исходным кодом. Она также активно участвует во многих исследовательских проектах в области обработки естественного языка, таких как коллаборативное обучение и BigScience.

**Сильвен Гуггер:** *Ускорьте цикл обучения PyTorch с помощью 🤗 Accelerate*

<Youtube id="t8Krzu-nSeY"/>

Сильвен - инженер-исследователь в Hugging Face, один из основных сопровождающих 🤗 Transformers и разработчик 🤗 Accelerate. Ему нравится делать обучение моделей более доступным.

**Мерве Ноян:** *Демонстрируйте свои демо моделей с помощью 🤗 Spaces*

<Youtube id="vbaKOa4UXoM"/>

Мерве - сторонник разработчиков (developer advocate) в Hugging Face, занимается разработкой инструментов и созданием контента для них, чтобы сделать машинное обучение демократичным для всех.

**Абубакар Абид:** *Быстрое создание приложений машинного обучения*

<Youtube id="c7mle2yYpwQ"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/qWIFeiF.png" alt="A visual summary of Abubakar's talk" width="80%"/>
</p>

Абубакар Абид - CEO компании [Gradio](www.gradio.app). В 2015 году он получил степень бакалавра наук по электротехнике и информатике в Массачусетском технологическом институте, а в 2021 году - степень доктора наук по прикладному машинному обучению в Стэнфорде. В качестве генерального директора Gradio Абубакар работает над тем, чтобы облегчить демонстрацию, отладку и развертывание моделей машинного обучения.

**Матье Десве:** *AWS ML Vision: Сделать машинное обучение доступным для всех пользователей*

<Youtube id="O2e3pXO4aRE"/>

<p align="center">
<img src="https://i.imgur.com/oLdZTKy.png" alt="A visual summary of Mathieu's talk" width="80%"/>
</p>

Энтузиаст технологий, в свободное время занимаюсь творчеством. Мне нравятся задачи и решение проблем клиентов и пользователей, а также работа с талантливыми людьми, чтобы учиться каждый день. С 2004 года я работаю на разных должностях, начиная с фронтенда, бэкенда, инфраструктуры, заканчивая операциями и управлением. Стараюсь оперативно решать общие технические и управленческие вопросы.

**Филипп Шмид:** *Управляемое обучение с Amazon SageMaker и 🤗 Transformers*

<Youtube id="yG6J2Zfo8iw"/>

Филипп Шмид - инженер по машинному обучению и технический руководитель в Hugging Face, где он возглавляет сотрудничество с командой Amazon SageMaker. Он увлечен демократизацией и производством передовых моделей NLP и повышением простоты использования Deep Learning.
